KFD-Isomap的人脸识别

摘要：

神经生理学近来强调视觉以流形方式感知外部对象并提出Isomap的流形学习方法.该方法在数据描述与可视化等问题上取得良好效果,但因其使用了基于最小重建误差的经典多维尺度分析,所以从模式分类观点看并非最优.以此提出基于核函数的KFD-Isomap算法.该方法以高维人脸图像空间的测地线距离为特征,用核Fisher判别替代Isomap算法中的经典多维尺度命析,获得图像的嵌套子流形.两个人脸数据库的识别实验表明了该算法的有效性.

关键词： 人脸识别 流形 Isomap算法 核Fisher判别

作者: 李睿凡 郝红卫 涂序彦 王枞

作者单位: 北京邮电大学信息工程学院,北京,100876 北京科技大学信息工程学院,北京,100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国虚拟现实与可视化技术及应用学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 272-276

在线出版日期: 2005-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）